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交叉影响法

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什么是交叉影响法

  交叉影响法,也即交叉概率法,是美国于上世纪60年代,在德尔菲法主观概率法基础上发展起来的一种新的预测方法。这种方法是主观估计每种新事物在未来出现的概率,以及新事物之间相互影响的概率,对事物发展前景进行预测的方法。

交叉影响法的具体步骤

  交叉影响法就是研究一系列事件Dj(D1D2...,Dn)及其概率Pj(P1P2...,Pn)之间相互关系的方法,其方法步骤下:

  (1)确定其他事件对某一事件的影响关系

  (2)专家调查,评定影响程度。

  (3)计算变化概率P^\prime_n并得出分析结果。

  (4)用P^\prime_n代替Pn进行风险决策。

交叉影响法的应用举例

  1.估计一组预测事件的概率,确定交叉影响方向矩阵。

  例:某国在考虑今后15年的能源政策时,列出三种可能的能源政策。如下表:

  Image:交叉1.jpg

  2.确定交叉影响的程度

  S代表交叉影响的程度,其变动范围在0与1之间,分为无、弱、强、很强四级,K代表一事件与另一事件的上升或下降关系。k=-1表示上升联系;K=+1表示下降联系。将KS结合,交叉影响程度分类如下:

  Image:交叉2.jpg

  \mathbf{P^\prime_n=P_n+KS*P_j(p_n-1)}

  请专家参照上表打分,可得到上例的实际交叉影响KS值矩阵(见下表)。

  Image:交叉33.jpg

  3.计算校正概率

  每一事件的校正概率计算过程如下:如从D1、D2、D3事件中随机抽取的事件时D3。

  ①用随机数法确定事件D_3是否发生,即从0-99的随机数字表中随机抽取一数(假如是55),与已抽取的事件D3的初始概率P3相比较,由于55>30,故D3事件不发生;如果抽取的是25,由于25<30则D3事件将发生。

  ②如果随机抽取的事件不发生,将不影响其余事件,则其余事件的初始概率均不变。如果随机抽取的事件发生,将影响其余事件,受其影响的其余事件的概率均应按照上表中的数据,利用P^\prime_n公式计算校正概率。

  ③对第①步未抽中的其余事件,均要经过①和②步。

  ④上述过程反复进行,直到n个事件是否发生都经过检验为止,再恢复到初始概率,并进入第⑤步。

  ⑤重做①至④反复多次。

交叉影响法的应用分析

  交叉影响法应用于风险决策的效果分析

  (1)交叉影响法抓住了风险决策中最关键的问题,即自然状态出现的概率问题。

  (2)由于概率的变化可以充分辨明影响方向,给决策者指明了明确的决策方向,使决策目标更为清楚。

  (3)自然状态变化的概率趋于准确,虽然变化后的状态概率仍属不完全信息,但大大地减少了不确定性。因为计算出来的变化后的自然状态出现的概率是多数专家的意见.加之取各位专家的平均值,使之变化后的自然状态概率P^\prime_n更趋于准确。在某种意义上说平均值趋于真值,尤其是样本个数无穷多的时候,平均值可认为真值。

  (4)交叉影响法应用于风险决策,对决策问题的影响事件做了全面的考虑。既考虑了正面影响,又考虑了负面影响,是一种综合分析问题的思想方法,避免了片面性,减步了决策失误。

  通过分折可以看出。交叉影响法完全可以用于风险决策,可降低决策风险,可为决策者参考应用。

交叉影响法的优缺点

  1.优点:

  ①能考虑事件之间的相互影响及其程度和方向;

  ②能把有大量可能结果的数据,有系统地整理成易于分析的形式。

  2.缺点:

  ①根据主观判断的数据,利用公式将初始概率转变成校正概率,有相当的主观任意性。

  ②交叉影响因素的定义还须更加明确、具体、更加严格地确定。

应用举例

  1.估计一组预测事件的概率,确定交叉影响方向矩阵。

  例:某国在考虑今后15年的能源政策时,列出三种可能的能源政策。

  2.确定交叉影响的程度

  S代表交叉影响的程度,其变动范围在0与1之间,分为无、弱、强、很强四级,K代表一事件与另一事件的上升或下降关系。k=-1表示上升联系;K=+1表示下降联系。将KS结合,交叉影响程度分类

  请专家参照上表打分,可得到上例的实际交叉影响KS值矩阵。   3.计算校正概率   每一事件的校正概率计算过程如下:如从D1、D2、D3事件中随机抽取的事件时D3。

  ①用随机数法确定事件D_3是否发生,即从0-99的随机数字表中随机抽取一数(假如是55),与已抽取的事件D3的初始概率P3相比较,由于55>30,故D3事件不发生;如果抽取的是25,由于25<30则D3事件将发生。

  ②如果随机抽取的事件不发生,将不影响其余事件,则其余事件的初始概率均不变。如果随机抽取的事件发生,将影响其余事件,受其影响的其余事件的概率均应按照上表中的数据,利用公式计算校正概率。

  ③对第①步未抽中的其余事件,均要经过①和②步。

  ④上述过程反复进行,直到n个事件是否发生都经过检验为止,再恢复到初始概率,并进入第⑤步。

  ⑤重做①至④反复多次。

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